敏感信息过滤

该Matlab代码实现了cg法，用于图信息协同过滤的实验。代码重点在于一致性和可扩展性的方法，通过不同的数据集进行验证，确保算法的有效性和效率。

利用电力工单数据，通过熵权法、主成分分析和决策树算法，识别潜在投诉倾向客户和计划停电敏感客户。为服务资源调度和应对措施提供依据，提升服务精度和减少投诉压力。

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。

MATLAB图像过滤GUI是一种图形用户界面，用于转换、模糊和过滤图像，并将处理后的图像保存为JPG格式。

当平均需求每周波动在1附近时，敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现，其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%，导致失去销售机会的概率相应增减约12%。

通过 WHERE 子句使用日期条件对员工数据进行过滤，获取员工姓名和入职日期。

程序过滤的参数设置，蛮适合清理 Mastercam 9 里生成的多余刀路。你在加工前设定好一个合理的误差值，系统就会自动帮你过滤掉那些重复、无效的小段路径。对比原始 NCI 文件，精简后的体积确实小了不少，加载也快。这功能在批量跑刀具路径时有用，尤其你路径一多，动辄上万条指令，不过滤一下真是头大。你只要在路径设定里打开过滤选项，调整下容差数值，效果立马就能看到。比如设个容许误差 0.05mm，实际切削中基本察觉不到影响，但 NCI 文件轻了不少，生成 G 代码也干净多了。你要是怕误差太大失真，可以慢慢试，调个 0.01 也行，图个稳。哦对了，还有一篇文章讲得挺细，你可以看看《Mastercam

MATLAB中变量名区分大小写，可通过命令casesen on/off进行设置。如果需要区分大小写，使用casesen on；否则使用casesen off。此外，MATLAB允许直接赋值使用未先声明的变量。

构建商品推荐系统，利用协同过滤算法，根据用户画像及购买历史，推荐相关商品，为用户提供个性化购物体验。

SIMPACK的后处理集成了丰富的滤波器，可完成多种曲线运算，包括频域分析、统计分析和专业领域曲线分析。 选择曲线，右键选择“添加滤波器”，可对曲线运算结果进行多重运算。运算顺序在任务树中可见。